Parametry strony internetowej można określać za pomocą różnorakich współczynników mierzonych choćby za pomocą Google Analytics.
Przykładowe mierniki to:
- czas spędzony na stronie
- źródła odwiedzin (z linków, z wyszukiwań organicznych, płatnych kampanii czy bezpośrednio = przez wpisanie adresu w pasek przeglądarki)
- współczynnik odrzuceń, czyli ile osób rezygnuje z interakcji ze stroną w czasie mniejszym niż 10 sekund – czyli ile osób stwierdziło że nie znalazło tego, czego szukało
Z pozoru wydaje się że im większy czas na stronie, tym lepiej prawda? Podobnie, można by odnieść wrażenie że im więcej odrzuceń tym gorzej, ale…
Ale weźmy sytuację, kiedy prowadzisz test A/B danej wersji witryny:
- wersja A to wersja kontrolna
- wersja B to ta sama wersja ale z duża ilością przycisków z wezwaniem do działania (CTA) które często się powtarzają w ciągu strony.
Może się okazać że wersja A (ta bez przycisków) będzie mieć lepsze wyniki (2,5% – taką różnicę osiągnąłem przy teście strony o fotografii sensualnej .Ale co z tego, skoro strona nie kieruje klientów do oferty, tym samym wykazując się gorszą konwersją na otrzymywane zapytania, a docelowo sprzedaż?
Można to porównać do sytuacji kiedy domy mieszkańców pewnego osiedla odwiedzają sympatyczna blondynka z darmowymi biletami do kina oraz natrętny sprzedawca odkurzaczy.
Oczywiście blondynka będzie mieć lepsze z lepsze parametry (hehe, parametry…) Ale serio – większe będzie zaangażowanie w rozmowę, mniejszy współczynnik odrzuceń (to znaczy zatrzaśnięć drzwi przed nosem)
Jednak jeśli badanie zleci firma PyłPol- krajowy lider w sprzedaży odkurzaczy, to sympatyczna blondynka polegnie jak Lech Wałęsa na egzaminie z polskiego.
Dlatego mierzenie ma sens, o ile kryje się za nim intencja sprawdzenia jak dobrze dobrze strona realizuje swój cel a nie bezrefleksyjne sprawdzania zadowolenia użytkowników.
A oto więcej typowych przykładów sytuacji, kiedy mierniki (a raczej zbyt pobieżna ich analiza) wyników może wprowadzać w błąd:
Mierniki internetowe, takie jak liczba odsłon, współczynnik odrzuceń czy CTR (Click-Through Rate), są użyteczne, ale jeśli interpretujemy je bez kontekstu, mogą prowadzić do błędnych wniosków. Oto kilka sytuacji, w których taka analiza może być zwodnicza:
1. Wysoka liczba odsłon = sukces? Nie zawsze.
Załóżmy, że blog firmowy odnotował nagły wzrost liczby odsłon jednego artykułu. Można by pomyśleć, że treść jest świetna, ale co jeśli użytkownicy trafiają na stronę przez przypadek (np. błędnie dopasowany wynik w Google) i opuszczają ją po kilku sekundach? Wysoki ruch nie oznacza jeszcze, że treść jest wartościowa dla odbiorców.
➡ Błąd: Brak analizy czasu spędzonego na stronie i interakcji użytkowników.
✅ Lepsze podejście: Sprawdzenie średniego czasu sesji i liczby powracających użytkowników.
2. Wysoki współczynnik odrzuceń = problem? Niekoniecznie.
Jeśli użytkownicy szybko opuszczają stronę, można uznać, że treść ich nie zainteresowała. Ale co jeśli była tak dobrze dopasowana do ich zapytania, że znaleźli odpowiedź w kilka sekund i nie musieli dalej klikać? Na przykład, jeśli ktoś szuka „data premiery nowego iPhone’a” i zobaczy ją na samej górze artykułu, po prostu zamknie stronę.
➡ Błąd: Przyjęcie, że wysoki bounce rate oznacza, że treść jest słaba.
✅ Lepsze podejście: Analiza intencji użytkownika – czy strona dostarcza szybkie, konkretne informacje?
3. CTR w reklamach Google – więcej kliknięć, ale co z konwersją?
Reklama z chwytliwym nagłówkiem może generować mnóstwo kliknięć, ale jeśli użytkownicy po przejściu na stronę nie wykonują żadnej akcji (np. nie zapisują się na newsletter, nie kupują produktu), CTR jest bezużyteczny.
➡ Błąd: Ocenianie skuteczności kampanii tylko na podstawie liczby kliknięć.
✅ Lepsze podejście: Śledzenie konwersji, wartości klienta (CLV) i ROI kampanii.
4. Wzrost liczby followersów w social mediach = większe zaangażowanie?
Firma może cieszyć się nagłym wzrostem liczby obserwujących na Instagramie, ale jeśli nowi użytkownicy nie wchodzą w interakcję z treściami, oznacza to, że wzrost jest tylko „na papierze”. Popularność nie zawsze przekłada się na realne zainteresowanie.
➡ Błąd: Mylenie liczby obserwujących z realnym zaangażowaniem społeczności.
✅ Lepsze podejście: Monitorowanie wskaźników interakcji, takich jak liczba komentarzy, udostępnień i jakościowe zaangażowanie.
5. Średni czas spędzony na stronie – długi = dobrze? Nie zawsze.
Jeśli użytkownicy spędzają na stronie dużo czasu, można założyć, że angażują się w treść. Ale co jeśli po prostu nie mogą znaleźć tego, czego szukają? Długi czas na stronie może oznaczać zarówno zaangażowanie, jak i frustrację użytkownika.
➡ Błąd: Przyjęcie, że długi czas sesji zawsze oznacza sukces.
✅ Lepsze podejście: Analiza ścieżek użytkowników – czy docierają do kluczowych treści, czy błądzą po stronie?
6. Spadek ruchu = problem z treścią? Może być inaczej.
Jeśli ruch na stronie nagle spada, można założyć, że treści przestały być atrakcyjne. Ale może to być efekt zmiany algorytmu Google, sezonowości w branży lub kampanii konkurencji.
➡ Błąd: Szybkie wyciąganie wniosków na podstawie samego spadku ruchu.
✅ Lepsze podejście: Analiza źródeł ruchu, porównanie z danymi z poprzednich lat i śledzenie aktualizacji algorytmów.
Mierniki – pomocne ale same w sobie nic nie znaczą
Mierniki internetowe są pomocne, ale same w sobie nie dają pełnego obrazu. Kluczowe jest ich łączenie, analiza kontekstu i zrozumienie intencji użytkowników. W przeciwnym razie łatwo można uznać sukces za porażkę lub odwrotnie – cieszyć się wysokimi liczbami, które w rzeczywistości niewiele znaczą.
Czy artykuł spełnił swój cel? Daj znać w komentarzu i udostępnij jeżeli uważasz że może się komuś przydać, jesteś blondynkę lub napotkałeś/napotkałaś kogoś z podobnym problemem.
